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立体匹配 --视差预测‘soft argmin‘
1 立体匹配的关键任务就是预测精准的视差图 对于视差图每一个像素位置的值并不是 0 255 灰度值 而是一个视差值 2 那么这些视差值如何得到的呢 最开始是由传统方法的 argmin 得到 arg min 就是使后面这个式子达到最小值时的变
立体匹配
深度学习
神经网络
【论文翻译】Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching and Multi-View Stereo(CVPR 2023)
一 论文简述 1 第一作者 Gangwei Xu 2 发表年份 2023 3 发表期刊 CVPR 4 关键词 立体匹配 MVS 几何编码体 GRU 3D卷积 5 探索动机 RAFT的全对相关体缺乏非局部几何知识 难以处理病态区域的局部模糊
立体匹配
3D重建
MVS
几何编码体
GRU
立体匹配 -- PSM-Net 网络模型代码剖析
只熟悉流程跑通代码不重要 重要的是理解网络的思想 GC Net提出了3D CNN编解码的形式做 cost volum 后处理的过程 PSM Net 加入图像金字塔的模块结合3D CNN 输出图像视差图 一 特征提取模块 作者用 3层 33的
PSWNet
立体匹配
深度学习
卷积神经网络
计算机视觉
块坐标下降法(Block Coodinate Descent)
问题的描述 给定一个可微的凸函数 如果在某一点x 使得f x 在每一个坐标轴上都是最小值 那么f x 是不是一个全局的最小值 形式化的描述为 是不是对于所有的d i都有 这里的代表第i个标准基向量 答案为成立 这是因为 但是问题来了 如果对
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